[发明专利]网元异常行为自动检测方法及装置有效
| 申请号： | 201610299154.4 | 申请日： | 2016-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN105871879B | 公开（公告）日： | 2019-03-05 |
| 发明（设计）人： | 曾柏森;韩振东 | 申请（专利权）人： | 中国联合网络通信集团有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张洋;刘芳 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种网元异常行为自动检测方法及装置。该方法包括：获取通信网络的关键性能指标对应的历史数据集；对所述多维历史数据集或由多个一维历史数据组合成的多维历史数据集进行聚类处理获得特征模式库，对特征模式库进行分类处理获得特征分类模型；依据所述多维历史数据集预测下一时刻所述关键性能指标对应的多维预测值；依据所述特征分类模型判别所述多维预测值所属的预测特征模式，判别下一时刻关键性能指标对应的多维观测值所属的观测特征模式；比较预测特征模式和观测特征模式判断网元行为是否异常。本发明实施例实现了对网元异常行为自动进行有效检测。 | ||
| 搜索关键词： | 异常 行为 自动检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种网元异常行为自动检测方法，其特征在于，包括：获取通信网络的关键性能指标对应的历史数据集，所述历史数据集包括多维历史数据集和一维历史数据集；对所述多维历史数据集或由多个一维历史数据组合成的多维历史数据集进行聚类处理获得特征模式库，对所述特征模式库进行分类处理获得分类结果，依据所述分类结果和所述特征模式库构建分类模型获得特征分类模型；依据所述多维历史数据集预测下一时刻所述关键性能指标对应的多维预测值，依据所述一维历史数据集预测下一时刻所述关键性能指标对应的一维预测值；依据所述特征分类模型判别所述多维预测值所属的预测特征模式，以及依据所述特征分类模型判别下一时刻所述关键性能指标对应的多维观测值所属的观测特征模式；比较所述预测特征模式和所述观测特征模式获得第一比较结果，比较所述一维预测值和下一时刻所述关键性能指标对应的一维观测值获得第二比较结果，依据所述第一比较结果和所述第二比较结果判断网元行为是否异常；所述依据所述第一比较结果和所述第二比较结果判断网元行为是否异常，包括：若所述第一比较结果和所述第二比较结果中有一个比较结果为异常，则判断网元行为异常；若所述第一比较结果和所述第二比较结果均为正常，则判断网元行为正常。
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